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产品差异化主动市场定位和推迟策略的不兼容
摘要目的 - 先前的研究发现，积极的市场取向（PMO）对产品差异化和创新具有积极影响，并且效果因各种因素而取决于。但是，物流对PMO与产品差异化之间正相关关系的影响在营销研究中受到了很少的关注。为了填补这一研究差距，本文旨在介绍推迟作为基本物流策略的概念，目前由许多公司使用，并研究PMO和延期对新产品差异的相互作用效果。设计/方法/方法 - 借鉴探索 - 剥削文献，作者分别将PMO和推迟视为探索和剥削的类型。作者假设推迟会阻碍PMO对产品分化的积极影响。作者通过将普通最小二乘回归应用于日本服装行业的187个品牌经理的样本，从经验上测试了假设。的发现 - PMO与产品差异化呈正相关，尽管在设计和生产系统被推迟时，即延期后，这种关系会削弱，即推迟会阻碍产品的差异。独创性/价值 - 先前的研究分别研究了市场定向和推迟（物流）。但是，指的是探索 - 剥削文献，作者在市场取向和物流管理之间建立了概念和经验的桥梁，并提出这种配置对于产品差异很重要。
如何将Hedis策略从反应性到主动
•与成员联系，以确保他们得到必要（和预防性）护理。鼓励成员通过传统渠道获得所需的服务可能具有挑战性。约有43％的健康计划成员表示他们不了解其保险福利，这意味着他们不太可能使用它们。会见成员提供可访问资源的地方，以改善对密钥服务的访问，并帮助会员了解他们提供的价值。
定性和主动的安全指标是否能更好地控制风险……
3.2.1 事故征候数据是被动的、消极的和缺乏背景的 .............................................................. 19 3.2.2 错误计数可能会适得其反 .............................................................................. 20 3.2.3 事故征候真的是事故或空难的前兆吗？........................................................ 21 3.2.4 客观文化和控制错觉 ...................................................................................... 23 3.2.5 事故征候：弹性或脆弱性的标志？...................................................................... 23 3.2.6 数据过载 ............................................................................................................. 24 3.2.7 事故征候、错误和指标，它们真的是事实数据吗？................................................ 25 3.2.8 在超安全系统中使用事故征候以及出现与解构 ........................................................................ 25 4. 新指标 ............................................................................................................................. 26 4.1 新的安全知识和理论 ............................................................................................. 26
主动的医疗编码和审计策略是什么样的？
•尽管在自主编码创新周围市场上有很多噪音，但编码仍然是卫生系统最大的收入实现机会之一。的数量，超过10％的专业索赔，3％的门诊索赔和3％的住院索赔最初因计费和编码相关问题而被拒绝。这些问题占整体拒绝的16％，价值$ 17B，我们的样本量。
增强基础设施可观察性：用于主动监测和异常检测的机器学习
摘要本研究解决了基础设施可观察到的主动异常检测和有效资源管理的关键挑战。引入了一种创新的基础架构监视方法，这项工作将机器学习模型集成到可观察性平台中，以增强实时监视精度。采用微服务体系结构，拟议的系统促进了迅速而积极的异常检测，解决了在升级之前通常无法预测潜在问题的传统监测方法的局限性。该系统的核心在于其使用随机森林，梯度增强和支持向量机算法的预测模型，以预测关键的度量行为，例如CPU使用和内存分配。与传统监测方法相比，与传统监控方法相比，梯度BoostingRegressor模型的渐变bloostingRegressor模型可以强调该系统的功效，而梯度BoostingRegressor模型可预测请求率的R²得分为0.86，而RantlyForestRegressressor模型可将平均平方误差显着降低2.06％。这些发现不仅证明了机器学习在增强可观察性方面的潜力，而且为更具弹性和适应性的基础设施管理铺平了道路。
货币政策和气候变化区分保护性和主动议程
许多经济体的中央银行正在努力考虑其政策和运营的气候变化。1在2021年11月的格拉斯哥宣言中，在2021年联合国气候变化会议（COP26）之际，金融体系绿色网络（NGFS）致力于“加深对气候变化考虑的分析，将其整合到其成员任务的货币政策战略和框架中”。大约有五十名成员中央银行以及众多的金融监管机构发布了自己的策略，这些策略与该声明有关。2023年下半年举行的COP28会议重申了领导人致力于解决气候变化的承诺，包括从使用化石燃料的使用中过渡。在这种情况下，NGFS表示“敏锐地意识到与气候相关的发展的宏观经济维度，并致力于考虑气候变化的含义以及对货币政策的过渡的含义。” 2
主动隐私：美国产品开发的高级风险管理策略
摘要随着数据隐私问题的越来越普遍，尤其是在美国，诸如《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）和一般数据保护法规（GDPR）之类的法规正在制定新标准，技术公司必须采用先进的风险管理策略来确保合规性和保护消费者数据。本评论探讨了主动隐私的概念，并概述了将隐私注意事项整合到产品开发过程中的关键策略。审查首先强调了美国科技行业数据隐私的重要性，强调了积极的隐私管理方法的需求。然后介绍了主动隐私的概念，该概念涉及在产品开发生命周期初期识别和减轻隐私风险。审查强调采用隐私设计方法的重要性，其中将隐私考虑集成到产品开发的每个阶段。审查然后概述了几种主动隐私的高级风险管理策略。这包括进行彻底的隐私影响评估（PIAS），以确定与新产品或服务相关的潜在隐私风险。它也
主动审查：审查部门道德办公室对禁止投资的评估
《行政部门雇员道德行为标准》（5 CFR § 2635）规定了适用于所有行政部门雇员的道德规则。经政府伦理办公室同意，DOI 通过补充道德法规制定了适用于其雇员的额外道德规则。其中一项补充道德法规是 5 CFR § 3501.103(b)(1)(ii)，该法规限制“部长以及部长办公室和其他直接向部长官员报告的部门办公室的 GS-15 及以上职位的员工”在未获得指定机构道德官员 (DAEO) 豁免的情况下，不得持有“由 DOI 管理或控制的联邦土地或资源的任何直接或间接经济利益”。每年，DOI 道德官员都会汇编和发布这些员工被禁止持有的经济利益清单（以下简称“禁止投资”）。
使用分布式的预测机学习模型
摘要：在云计算和大型分布式系统的时代，确保不间断的服务和操作可靠性至关重要。常规的容错技术通常采用反应性方法，仅在出现问题后解决问题。这可能导致性能恶化和停机时间。通过预测机器学习模型，这项研究为分布式系统提供了主动的容错方法，从而防止了大量故障。我们的研究重点是将最先进的机器学习算法与大量操作数据流的实时分析相结合，以预测系统中的异常和可能的故障。我们采用了有监督的学习算法，例如随机森林和梯度增强，以高精度预测故障。预测模型经过历史数据的培训，捕获了在系统故障之前的复杂模式和相关性。通过这种主动方法使早期缺陷检测成为可能，可以采取预防补救措施，减少停机时间并保留系统完整性。为了验证我们的方法，我们在模拟的分布式系统环境中设计并实施了一个故障预测框架，该框架反映了当代云体系结构。我们的实验表明，预测模型可以成功预测各种故障，从硬件失败到网络破坏，并在大量的交货时间内，为实施预防措施提供了关键的窗口。此外，我们评估了这些先发制人行动对整体系统性能的影响，突出了可靠性的提高和平均恢复时间（MTTR）的减少。我们还分析了在多种多样的动态分布环境中提出的解决方案的可伸缩性和适应性。通过与现有的监视和管理工具无缝集成，我们的框架可显着增强容错功能，而无需进行当前系统的大量重组。这项工作介绍了一种使用预测机学习模型在分布式系统中的可容忍度的主动方法。与传统的反应性方法响应失败后，这项工作集中在预测故障之前。
明智的帮助：在家庭中积极主动和自适应机器人帮助的战略对手建模
尽管在日常任务中对弱势群体（例如，老年人，儿童和残疾人）的辅助技术有很大的需求，但对高级AID辅助解决方案的研究确实满足了他们的各种需求，这仍然很少。传统的人机互动任务通常需要机器来简单地帮助您对人类能力和感觉的细微差别，例如他们进行实践和学习的机会，自我改善感和自尊心。解决这一差距时，我们定义了一个关键而新颖的挑战智能帮助，旨在为各种残疾人的人提供积极主动而自适应的支持，并在各种任务和环境中提供动态目标。为了确定这一挑战，我们利用AI2- [32]来构建一个新的互动3D实体家庭环境，以完成智能帮助任务。我们采用了一个创新的对手建模模块，该模块对主要代理的能力和目标有细微的理解，以优化辅助代理人的帮助政策。严格的实验验证了我们的模型组件的功效，并显示了我们整体方法与已建立基线的优越性。我们的发现说明了AI所辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。